Reporting-Blog

Information Design & Visual Business Intelligence


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BI or DIE – Der Data Analyst – Im Gespräch mit Michael Tenner, pmOne

Michael und Andreas sprechen über Self Service und die Rolle des Data Analysten.

Michael Tenner ist Business Development Manager für Daten Visualisierung und Business Intelligence bei der pmOne. Seine Leidenschaft ist die Vermittlung der Begeisterung für Daten und deren Analyse. Seine eigene Datenreise begann 2010 mit der Annahme das PostgreSQL eine Pokersoftware ist und Kimball eine asiatischer Ballsportart. Sie führte ihn dann über komplexe Finanzmodelle in Excel, eine gewachsene MySQL Datenbank und erste Schritte in PowerView, PowerPivot und Power Point, 2015 in die Arme von Power BI. 2018 wurde er dieser ersten BI-Liebe für Tableau untreu. In unzähligen Gruppensitzungen und Einzelgesprächen hat er versucht sein Wissen zu teilen. Einige Dashboards, Reports, Analysen und Projekte später im Jahr 2021 ist Azure für ihn nicht nur eine Farbe und er versucht nicht mehr ohne Ziel durch den Random Forest zu irren.

Das ist für Euch drin:

  • Power BI vs. Tableau
  • Die Rolle des Data Analysten
  • Wie sollten Tool Schulungen aussehen?
  • Warum LinkedIn Potential hat

Und noch eine Herzensangelegenheit

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Ihre Vision ist es, beste Bildung für Kinder und Jugendliche zu fördern. Dafür steht das Engagement der Stiftung Bildung. Sie stärkt Partizipation und Vielfalt in der Bildung, handelt unabhängig und in eigener Verantwortung. Die Stiftung Bildung wirkt über das bundesweite Netzwerk der Fördervereine an Kita und Schule direkt an der Basis, stärkt die Handelnden und lässt Ideen vor Ort Wirklichkeit werden. Kita und Schule gestalten das vielfältige Bildungssystem aktiv selbst, orientiert an den jeweiligen Kindern und Jugendlichen ihres Standortes und verändern damit Gesellschaft.


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BI or DIE – Wo fängt Self Service an? – Im Gespräch mit Matthias Wiciok, EVACO

Matthias und Andreas sprechen über die Definition von Self Service. Wo fängt der an und wo hört der auf?

Matthias Wiciok ist seit dem 01.03.2021 als Managing Consultant AI Analytics mit seinem 4 köpfigen Team aus Data Scientisten verantwortlich für die Produkte ThoughtSpot und DataRobot. Sie helfen ihren Kunden bei der Erstellung und Implementierung einer Self-Service Strategie und der Gewinnung von KI-gestützten Erkenntnissen aus ihren Daten. Vorher hat Matthias in über 8 Jahren als Vorreiter im Profifußball die BI Abteilung beim FC Schalke 04 aufgebaut.

In dieser Folge lernt ihr:

  • Wie man mit adhoc Anfragen umgeht
  • Was Self Service mit Google zu tun hat
  • Die Abgrenzung von Dashboarding und Reporting
  • Wie man Wissen konsumiert
  • Warum Data Literacy wichtig ist

Und noch eine Herzensangelegenheit

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BI or DIE – Women in Tech, Visualisierung und Fehlerkultur – Im Gespräch mit Nicole Wenckebach, NTT Data

Andreas und Nicole Wenckebach über Datenqualität, data-driven companies und moderne Projektansätze.

Nicole leitet bei NTT DATA das Competence Center Insight Services mit den Schwerpunkten Data Science & AI, Business Intelligence und Visualisierung.

Das Herz der Münchenerin schlägt besonders für datengetriebene Geschäftsmodelle und deren digitale Wertschöpfung. Sie unterstützt mit ihrem Team Unternehmen aller Branchen, Daten zielgerichtet zur Entscheidungsfindung und Ableitung von Handlungsstrategien transparent und nutzbar zu machen.

Mit Andreas diskutiert sie darüber, was ein datengetriebenes Unternehmen ausmacht, warum Visualisierungen so wichtig sind und gibt uns Einblicke in moderne Projektansätze. Außerdem sprechen die beiden darüber, ob die Kunden und der Markt überhaupt bereit für eine vernünftige Fehlerkultur sind und wie es um die Datenqualität bestellt ist? Gibt es hier Fortschritte oder stellt das Thema immer noch eher eine Herausforderung für Unternehmen dar? Nicole verrät  Tipps für junge Women in Tech und erzählt uns, warum die diese Differenzierung zwischen weiblichen und männlichen Consultants gar nicht allzu sehr wahrnimmt.

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BI or DIE – Mobile BI – Best Frontend BI Tool – Data Scientists | EN

Viktoria and Kai about best time of starting a dashboarding initiative and good dashboards.

In this episode Viktoria brought 5 questions for Kai.

Topics of today’s episode:

  • Mobile BI
  • Good Dashboards
  • Favorite BI Tool
  • Best time of starting a dashboarding initiative
  • Data Scientist – sexiest job of the 21. century?

You can listen to and subscribe to the podcast here: 
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BI or DIE – KPIs und IT-Architektur im Profifußball – Im Gespräch mit Rafael Hoffner, TSG Hoffenheim

Andreas und Rafael Hoffner unterhalten sich darüber welche Rolle Daten im modernen Profifußball spielen.

Rafael ist seit 12 Jahren bei der TSG Hoffenheim in den Bereichen IT, Infrastruktur und Sport Innovationen beschäftigt. Er hat u.a. die Sport Innovationen wie SportsOne, den Footbonaut und die Helix eingeführt. Als Abteilungsleiter IT und Infrastruktur ist er stark u.a. für die wachsende Digitalisierung bei der TSG Hoffenheim verantwortlich.

Kann man mit Daten Fußballspiele gewinnen? Welche Rolle spielt die SAP bei Hoffenheim? Wie arbeitet das Daten-Team und die Sportabteilung zusammen? Was bedeutet ein Trainerwechsel? Alle diese Fragen werden in der aktuellen Podcast-Folge beantwortet. Jeder IT oder BI-Experte sollte mal reinhören und sich überlegen was man von Sport für sein Unternehmen lernen kann.

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Die Rolle: Wer ist dieser Data Scientist? (Teil 1 von 3)

Der Hype um die Data Scientists scheint auf dem Höhepunkt angekommen zu sein. Nie gab es mehr Treffer zu diesem Begriff, nie waren die Jobangebote besser. Aber wo kommt dieser Trend plötzlich her? Nur ein Zeitgeist ? Hat er womöglich etwas mit geschürten Erwartungen bei Unternehmen zu tun, mit diesen Experten nun endlich langgehegte Wünsche und Ziele angehen zu können? Und, was ist ein Data Scientist eigentlich genau? Höchste Zeit, sich mit den Hintergründen einmal etwas intensiver auseinanderzusetzen.

Vergegenwärtigen wir uns, dass von Anbeginn der Menschheit bis 2003 auf der Welt circa 5 Milliarden Gigabyte Daten erzeugt wurden. Bereits im Jahr 2013 erzeugen wir diesen Datenberg schon alle zehn Minuten. Mit dieser enormen Menge an Daten muss also auch entsprechend „umgegangen“ werden.

Das reine Ablegen der Daten spielt dabei noch die kleinere Rolle, dank intelligenter Speichermöglichkeiten für strukturierte Daten, wie Datenbanktechnologien.

Vielmehr gilt es, einen effektiven Nutzen aus diesen durch Smartphones, Onlineshops, beruflicher und privater Korrespondenz usw. herrührenden Daten zu ziehen. Klassische BI-Fragestellungen, wie etwa die Umsatzentwicklungen für Kunden mit bestimmten Eigenschaften, lassen sich nach wie vor durch einfache Data-Warehouse Systeme und ETL-Werkzeuge beantworten. Interessant wird es dann, wenn diese Werkzeuge nicht mehr ausreichen, um alle Informationen, die zu Kunden oder Produkten vorliegen, in vollem Umfang auszuwerten, aber auch wenn externe Daten zusätzlich herangezogen werden, um Strukturen in den Daten herauszuarbeiten, Modelle zu verbessern uvm.

An dieser Stelle knüpft nun idealerweise die Rolle des Data Scientists an.

Der Data Scientist als Allrounder – Aufzeigen eines Missverständnisses

Die Wunschliste von Unternehmen ist groß: da wird mehr Umsatz gewünscht, ein höherer Gewinn, maximale Auslastungszeiten von Mitarbeitern, zufriedene Kunden und Vieles mehr. Und – das versteht sich von selbst – einen Data Scientisten, der es nun endlich richten soll!

An dieser Stelle passt also am ehesten der Begriff der eierlegenden Wollmilchsau. In Wirklichkeit impliziert die Rolle des Data Scientist allerdings faktisch drei Einzelrollen:

  • Der Daten- und Statistikspezialist (gern mit Hintergrund Mathematiker, Physiker, Naturwissenschaftler, und natürlich PhD/ Dr.)
  • Der Informatik-Experte (Informatiker, Wirtschafts, Bio- oder Sonstwie-Informatiker) gern auch mit mehrjähriger Projekterfahrung
  • Das Kommunikations-Genie oder die „Vortrags-Rampensau“ als Schnittstelle zwischen der NERD-behafteten IT oder dem Datenbank-Kellerraum in jedem Unternehmen und den hippen Entscheidern im Bereich Marketing, aber auch zur Geschäftsleitung, den eigentlichen Entscheidern.

Die Frage lautet also: wer kann das leisten? „Natürlich zahle ich so jemandem problemlos seine 80.000 im Jahr, denn er ersetzt ja immerhin drei!“, so sicherlich die Rechtfertigung vor Kollegen, warum der „Neue“ denn so teuer sei. Aber mal im Ernst: wie realistisch ist das Vorhandensein all dieser Skills in einer Person und wie wahrscheinlich ist es, dass gerade ich als kleiner Mittelständer noch vor Google, Facebook und Co auf diese Leute aufmerksam werde? Nicht besonders groß, weswegen sich jedes Unternehmen die Frage stellen muss, ob es tatsächlich auch auf Teile des gewünschten Profils verzichten möchte und sich das Data Scientist-Konstrukt, zumindest in Teilen, selbst „zusammenbaut“.

Key Skills – die wichtigen Voraussetzungen zum Data Scientist

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